Persönlicher Status und Werkzeuge

Prof. Dr. Michael Georg Bader

Fakultät

Informatik

Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Bader (*1971) forscht im Bereich der Hardware-orientierten Algorithmen im Wissenschaftlichen Rechnen und High Performance Computing. Besonders im Fokus stehen dabei zum einen Herausforderungen, die sich durch jeweils neueste Supercomputing-Plattformen stellen, zum anderen geht es um die Entwicklung geeigneter, effizienter und skalierbarer Algorithmen und Software für Simulationsaufgaben aus den Natur- und Ingenieurwissenschaften. Die von ihm zu diesem Thema geleitete Arbeitsgruppe ist entsprechend im Leibniz Rechenzentrum angesiedelt.

Prof. Bader studierte und promovierte im Fach Informatik an der TUM. Von 2001 bis 2009 war er u.a. als Koordinator des Elitestudiengangs „Computational Engineering“ (im Rahmen des Elitenetzwerk Bayern) und des „Munich Centre of Advanced Computing“ tätig. Vor seinem Ruf an die TUM, im Jahr 2011, war er zwei Jahre als Juniorprofessor am SimTech Exzellenzcluster der Universität Stuttgart tätig.

Schlüsselpublikationen (alle Publikationen)

Meister O, Bader M: “2D adaptivity for 3D problems: Parallel SPE10 reservoir simulation on dynamically adaptive prism grids”. Journal of Computational Science. 2015; 9: 101-106.

Abstract

Heinecke A, Breuer A, Rettenberger S, Bader M, Gabriel AA, Pelties C, Bode A, Barth W, Liao XK, Vaidyanathan K, Smelyanskiy M, Dubey P: “Petascale High Order Dynamic Rupture Earthquake Simulations on Heterogeneous Supercomputers”. Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis. 2014; 3-14.

Abstract

Breuer A, Heinecke A, Rettenberger S, Bader M, Gabriel AA, Pelties C: “Sustained Petascale Performance of Seismic Simulations with SeisSol on SuperMUC”. In: Supercomputing - 29th International Conference, ISC 2014, Volume 8488 of Lecture Notes in Computer Science. Editor: Kunkel JM, Ludwig TT, Meuer HW. Heidelberg: Springer, 2014: 1-18.

Abstract

Bader M: Space-Filling Curves - An Introduction with Applications in Scientific Computing. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2013.

Abstract

Bader M, Böck C, Schwaiger J, Vigh CA: “Dynamically Adaptive Simulations with Minimal Memory Requirement – Solving the Shallow Water Equations Using Sierpinski Curves”. SIAM Journal of Scientific Computing. 2010; 32(1): 212–228.

Abstract